データ分析

コラム

AIで変わる商品レコメンド：パーソナライズと売上最大化の最前線

目次EC・小売におけるレコメンドの重要性従来のレコメンド手法の限界とは？AIによるパーソナライズの仕組み顧客データをどう活かすか（閲覧履歴・購買履歴・クリックなど）コンテンツベース vs 協調フィルタリング vs ハイブリッド手法リアルタイムレコメ

目次はじめに：なぜ今、AIデータ分析による業務効率化が注目されるのかAIデータ分析とは何か？その仕組みと業務効率化との関係業界別トレンド：どの業種でAIデータ分析が導入されているか事例①：製造業A社 ― 不良品率を50%削減した画像認識AIの活用事例②：小

目次はじめに：なぜ今、製造業で「歩留まり改善」が重要視されているのかAIデータ分析が歩留まり改善にもたらす効果とは製造ラインに眠るデータの活用可能性事例①：電子部品メーカーでの不良品要因分析と改善事例②：自動車部品工場での設備異常検知による予防保全

目次はじめに：営業の成果は“勘”から“データ”で決まる時代へSFA（営業支援システム）とAIデータ分析の関係なぜ従来の営業活動は非効率になりやすいのか事例①：問い合わせ対応履歴の分析によるアプローチ優先度の最適化事例②：失注パターンをAIが分析し、クロージ

目次はじめになぜ分析結果が“使われない”のか？AI分析で起きがちなUXギャップとは活用される分析結果の共通点業務にフィットするUI/UX設計のポイントユーザー視点で設計を行うプロセス活用前提で設計できるパートナーの条件現場に“浸透”

目次はじめになぜ“使えないデータ”が生まれるのか？AI分析に必要なデータの特徴とは？データ整備でやるべき5つのステップ前処理で発生する課題と解決策現場が抱える「データの壁」とは？データ整備を支援する体制と役割分担自社で整えるべきか、

目次はじめに進化するAI分析技術の最新トレンド注目技術①：AutoML（自動機械学習）注目技術②：LLM（大規模言語モデル）活用分析注目技術③：Explainable AI（説明可能なAI）注目技術④：リアルタイム分析とストリーム処理技術ト

目次はじめにAI分析開発にかかる費用の全体像フェーズ別のコスト内訳（要件定義／PoC／実装／運用）プロジェクト規模別の費用相場と工数感費用に影響する要因とは？（業務複雑性・データ整備・人材単価）費用を抑えながら成果を出す工夫よくあるコストト

目次はじめになぜ“設計不在の分析”が失敗するのかデータ分析設計とは何をするのか？設計フェーズで決めるべき5つの要素成果を最大化するための設計支援とは？委託先に伝えるべき「設計条件」とはよくある設計の失敗例とその回避策設計フェーズを担

目次はじめになぜPoC止まりになるのか？失敗の構造実装に進めるプロジェクトの共通点とはビジネス活用まで設計する“逆算型PoC”の考え方PoCから本番展開に必要なステップよくある移行失敗例とその対策実装まで見据えた開発会社の選び方プロ